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科華數(shù)據(jù)內(nèi)推

科華數(shù)據(jù)公司校招面試經(jīng)驗主要包括以下幾個環(huán)節(jié):?

自我介紹:?簡要介紹個人背景、?技能和經(jīng)驗。?

項目經(jīng)歷詢問:?選擇一個自己的項目進(jìn)行詳細(xì)介紹,?面試官會就項目的具體原理、?設(shè)計進(jìn)行提問。?

技術(shù)知識考察:?可能涉及與崗位相關(guān)的專業(yè)知識,?如電力電子、?拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、?PCB設(shè)計等。?

個人情況與職業(yè)規(guī)劃:?面試官會詢問家庭情況、?工作地點要求、?是否單身等,?以評估求職者的穩(wěn)定性和長期發(fā)展的可能性。?同時,?也會詢問求職者的職業(yè)規(guī)劃和對科華數(shù)據(jù)的了解。?

反問環(huán)節(jié):?求職者可以向面試官提問,?如公司培養(yǎng)機(jī)制、?后續(xù)通知流程等。?

【招募崗位】技術(shù)支持類、工程類、   項目經(jīng)理、管培生類、嵌入式控制軟件類、硬件開發(fā)米哈游類、其他 

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gzx+嵌入式控制軟件工程師
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發(fā)布于 04-19 16:20 河北

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個人背景:- 985碩士,計算機(jī)專業(yè),研究方向為機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘- 有推薦系統(tǒng)相關(guān)項目,Kaggle競賽經(jīng)歷- 面試崗位:滴滴出行-算法工程師(機(jī)器學(xué)習(xí)/運籌優(yōu)化方向)?? 面試全流程回顧1. 筆試(線上編程+數(shù)學(xué))-算法題(2道,LeetCode中等偏上難度)- 動態(tài)規(guī)劃:最長遞增子序列變種(需優(yōu)化到O(nlogn))- 圖論:Dijkstra算法實現(xiàn)+路徑還原- 數(shù)學(xué)題(概率統(tǒng)計+線性代數(shù))- 貝葉斯定理應(yīng)用題(拼車場景下的概率計算)- 矩陣分解(SVD)的原理與優(yōu)化意義2. 技術(shù)一面(1小時)- 代碼能力- 手撕:實現(xiàn)帶權(quán)隨機(jī)抽樣(Reservoir Sampling變種)- 代碼優(yōu)化:如何減少時間復(fù)雜度?- 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)- XGBoost vs LightGBM的差異?如何選擇分裂點?- 如何解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題?- 業(yè)務(wù)場景題- 滴滴拼車訂單匹配如何建模?(聚類+貪心算法的取舍)3. 技術(shù)二面(1.5小時)- 項目深挖- 詳細(xì)介紹Kaggle競賽方案(特征工程、模型融合技巧)- 追問:如果數(shù)據(jù)分布偏移(如疫情前后出行規(guī)律變化),如何調(diào)整模型?- 系統(tǒng)設(shè)計- 設(shè)計一個實時ETA(預(yù)估到達(dá)時間)系統(tǒng):- 數(shù)據(jù)源(GPS/交通路況/歷史數(shù)據(jù))- 模型選型(時序模型+在線學(xué)習(xí))- 異常情況處理(突發(fā)擁堵如何動態(tài)調(diào)整?)- 算法發(fā)散題- 如何用算法減少司機(jī)空駛率?(轉(zhuǎn)化為圖的最短路徑問題)4. HR面(30分鐘)- 團(tuán)隊協(xié)作經(jīng)歷、抗壓能力舉例- 期望薪資與工作地點偏好?? 滴滴算法團(tuán)隊特點業(yè)務(wù)驅(qū)動:算法直接影響億級用戶體驗,成就感強(qiáng)技術(shù)棧前沿:時空預(yù)測、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、因果推斷等均有落地成長快:技術(shù)大牛密集,新人可接觸核心項目??投遞方式【內(nèi)推鏈接】https://app.mokahr.com/campus-recruitment/didiglobal/96064?recommendCode=DScKP9qC#/jobs【內(nèi)推碼】DScKP9qC立刻投遞,快人一步,搶跑未來全流程跟進(jìn),投遞的同學(xué)評論區(qū)留言,方便后續(xù)跟進(jìn),秋招加油! #春招#                           #實習(xí)#                           #校招#                           #內(nèi)推#        
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